저자:
Preeti Wadhwani, Aishwarya Ambekar
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자동화된 기계 학습 시장 규모 및 점유율 2024 to 2032
보고서 ID: GMI9033
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발행일: April 2024
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보고서 형식: PDF/엑셀/대시보드/플랫폼
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자동화된 기계 학습 시장
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자동화된 기계 학습 시장
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자동화 머신러닝 시장 규모
자동화 머신러닝 시장 규모는 2023년에 14억 미국 달러로 평가되었으며, 연구개발(R&D) 활동 강화에 힘입어 2024년부터 2032년까지 연평균성장률(CAGR)이 30%를 초과할 것으로 추정됩니다. 조직들이 광범위한 전문 지식 없이 머신러닝(ML)의 잠재력을 활용하고자 노력하면서, AutoML은 인공지능(AI) 역량을 대중화하는 핵심 솔루션으로 부상했습니다. 예를 들어 2023년 7월 MIT 연구진은 모델 선택과 데이터 전처리를 간소화해 관련 시간과 노력을 대폭 줄이는 자동화 머신러닝 시스템인 BioAutoMATED를 선보였습니다.
자동화된 기계 학습 시장 핵심 요약
AI 기반 기술에 대한 투자가 증가하면서 효율적이고 접근성이 높은 ML 도구에 대한 필요성이 무엇보다 커지고 있습니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학을 자동화해 ML 파이프라인을 간소화함으로써 AI 도입 장벽을 낮춥니다. 이러한 수요 증가는 혁신과 경쟁력 확보를 위해 데이터 기반 인사이트가 중요한 의료부터 금융에 이르기까지 다양한 산업에서 뚜렷하게 나타나고 있습니다. AutoML 알고리즘과 프레임워크를 개선하기 위한 연구가 지속되면서 자동화 머신러닝 시장은 안정적인 성장세를 이어갈 것으로 예상되며, AI 환경에 대한 접근성을 확대하고 혁신적 잠재력을 실현할 전망입니다.
AutoML이 머신러닝 프로세스를 간소화하는 데 효과적이라는 연구 결과가 잇따라 제시되면서 기업들은 AutoML의 이점을 적극적으로 활용하고자 합니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학을 자동화할 수 있어 AI 도입 장벽을 낮출 뿐 아니라 효율성과 정확도도 높입니다. 이에 따라 AutoML 관련 연구의 증가는 AI의 미래를 형성하는 핵심 기술로서 AutoML의 역할을 뒷받침합니다. 예를 들어 2023년 8월 한 연구에서는 AutoML이 유선 로그와 저류층 특성을 정확하게 예측할 수 있는 잠재력을 제시했습니다. 이를 통해 수작업 분석을 없애 효율성을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있습니다.
또한 데이터 과학 전문 인력의 부족은 조직이 ML을 효과적으로 활용하려는 과정에서 중대한 병목 요인으로 작용하고 있습니다. 데이터 기반 인사이트에 대한 수요가 계속 급증하는 가운데, 숙련된 데이터 과학자 부족으로 ML 모델을 구축하고 배포하는 데 따르는 어려움이 더욱 커지고 있습니다. 이러한 격차를 해소하는 데 AutoML은 ML 파이프라인의 핵심 요소를 자동화함으로써 중요한 역할을 합니다. AutoML은 모델 선택, 하이퍼파라미터 조정 및 특성 공학과 같은 프로세스를 간소화해 전문 기술이 없는 사용자도 ML 모델을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있도록 지원합니다. 이러한 ML 역량의 대중화는 ML 도입을 가속화할 뿐 아니라 제한된 전문 인력에 대한 의존도도 낮추고 있습니다.
AutoML 시장이 빠르게 성장하고 있지만, AutoML 모델의 해석 가능성과 투명성 부족은 성장을 어느 정도 제한할 수 있습니다. 이러한 시스템이 복잡한 프로세스를 자동화하면서 의사결정이 이루어지는 방식을 파악하기가 어려워졌고, 이에 따라 책임성과 신뢰에 대한 우려도 커지고 있습니다. 또한 AutoML 도구는 고도로 전문화되었거나 특정 분야에 특화된 데이터세트를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있어 다양한 영역에서의 활용이 제한될 수 있습니다.
자동화 머신러닝 시장 동향
의료 분야에서의 적용 확대와 연구 증가에 힘입어 AutoML 산업은 앞으로도 상당한 성장을 이어갈 전망입니다.의료 서비스 제공자와 연구자들이 환자 진료와 의학 연구를 혁신할 수 있는 자동화 머신러닝(AutoML)의 잠재력을 인식하면서, 의료 분야의 과제에 맞춘 인공지능(AI) 기반 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. AutoML은 모델 선택 및 특성 엔지니어링과 같은 복잡한 머신러닝 작업을 자동화하여 질병 진단, 치료 최적화 및 신약 개발을 위한 예측 모델 개발을 간소화할 수 있습니다.
또한 의료 데이터 분석을 위한 AutoML 특화 방법론에 관한 연구가 지속되면서 의료 분야 적용 범위가 확대되고 정확도도 향상되고 있습니다. 이러한 동향은 의료 관행을 혁신하고 환자 치료 결과를 개선하는 AutoML의 미래가 유망하다는 점을 보여줍니다. 한 사례로 2023년 8월에는 진단 신경영상의학 분야에서 향후 활용을 위한 AutoML의 적합성과 효능을 검토한 연구가 발표되었습니다. 이 연구의 목적은 기존 머신러닝 모델과 비교하여 AutoML 모델 활용의 실현 가능성과 이점을 평가하는 것이었습니다.
자동화 머신러닝 시장 분석
오퍼링별로 자동화 머신러닝 시장은 솔루션과 서비스로 구분됩니다. 솔루션 부문은 2023년에 시장을 주도했으며 2032년에는 100억 미국 달러를 초과할 전망입니다. 기업들이 효율적이고 접근성이 높은 AI 솔루션을 모색하면서 AutoML은 광범위한 전문 지식 없이도 머신러닝 프로세스를 간소화할 수 있는 핵심 오퍼링으로 부상했습니다.
AutoML 솔루션은 자동화된 모델 선택부터 모든 규모와 산업의 조직을 지원하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝까지 다양한 기능을 제공합니다. AI 역량의 대중화를 실현하고 인사이트 도출 시간을 단축할 수 있다는 기대에 힘입어, 확장 가능하고 비용 효율적이며 사용자 친화적인 머신러닝 솔루션에 대한 수요가 커지면서 AutoML 솔루션 수요도 계속 급증할 전망입니다.
배포 방식별로 자동화 머신러닝 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다. 클라우드 부문은 2023년에 약 66%의 주요 시장 점유율을 차지했습니다. 기업들이 운영을 클라우드로 이전하는 사례가 늘어나면서 클라우드 플랫폼에서 호스팅되는 AutoML 솔루션의 매력도 급격히 높아지고 있습니다. 클라우드 배포는 확장성, 유연성 및 접근성을 제공하므로 조직은 대규모 인프라나 전문 지식 없이도 AutoML 기능을 활용할 수 있습니다.
또한 클라우드 기반 AutoML 솔루션은 기존 워크플로 및 데이터 소스와 원활하게 통합되어 가치 실현 시간을 단축하고 경쟁력을 높일 수 있습니다. 클라우드 기반 AutoML에 대한 이러한 수요 급증은 산업 전반의 혁신을 촉진하는 동시에 AI 대중화에서 AutoML이 수행하는 핵심 역할을 더욱 부각할 전망입니다.
북미는 2023년 전 세계 자동화된 머신러닝 시장에서 37%를 초과하는 점유율로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이 지역 전반의 활발한 기술 생태계는 혁신을 촉진하고 있으며, 다양한 산업 분야에서 AutoML 애플리케이션이 성장할 수 있는 기반을 마련하고 있습니다. 숙련된 데이터 과학자 부족과 AI 기반 인사이트에 대한 수요 증가로 인해 여러 북미 기업은 머신러닝 프로세스를 간소화하기 위해 AutoML을 도입하고 있습니다. 또한 자동화와 효율성에 대한 높은 관심이 접근성과 확장성을 갖춘 AI 기능을 제공하는 AutoML 솔루션의 매력을 높이고 있습니다.
자동화된 머신러닝 시장 점유율
Alphabet Inc.와 Amazon Web Services, Inc.는 자동화된 머신러닝(AutoML) 산업에서 15%를 초과하는 상당한 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 이들 주요 기업은 치열해지는 시장 경쟁에 대응하기 위해 기술 발전과 함께 파트너십 기반 전략을 추진하고 있습니다. 또한 전담 연구개발(R&D)을 통해 고객의 고유한 요구를 충족하도록 AutoML 제품과 서비스를 맞춤화하고 있습니다. 혁신과 고객 만족에 대한 강한 의지는 효율적이고 접근성이 높은 AI 솔루션에 대한 증가하는 수요에 대응하는 데 있어 이들 기업을 선도적인 위치에 올려놓고 있습니다.
자동화된 머신러닝 시장 주요 기업
자동화된 머신러닝(AutoML) 산업에서 사업을 운영하는 주요 기업은 다음과 같습니다.
자동화된 머신러닝 산업 뉴스
자동화된 머신러닝(AutoML) 시장 조사 보고서는 다음 부문을 대상으로 매출(백만 미국 달러) 기준 2021년부터 2032년까지의 추정 및 전망을 포함한 산업에 대한 심층적인 내용을 제공합니다.
제공 방식별 시장
배포 방식별 시장
기업 규모별 시장
용도별 시장
최종 사용자별 시장
위 정보는 다음 지역 및 국가를 대상으로 제공됩니다.
자주 묻는 질문 (FAQs):
조사 방법론, 데이터 출처 및 검증 절차
이 보고서는 업계 관계자와의 직접 대화, 자체 모델링, 엄격한 교차 검증을 중심으로 설계된 체계적인 조사 절차를 바탕으로 합니다. 단순한 문헌 조사에만 의존하지 않습니다.
당사의 6단계 조사 절차
1. 조사 설계 및 애널리스트 감독
GMI의 조사 방법론은 전문 인력의 지식, 엄격한 검증, 완전한 투명성을 토대로 합니다. 보고서의 모든 인사이트, 추세 분석 및 전망은 해당 시장의 특성을 이해하는 숙련된 애널리스트가 작성합니다.
당사는 업계 관계자 및 전문가와 직접 소통하는 광범위한 1차 조사에, 신뢰성이 확인된 글로벌 출처를 활용한 포괄적인 2차 조사를 결합합니다. 정량적 영향 분석을 적용해 신뢰할 수 있는 전망을 제공하며, 최초 데이터 출처부터 최종 분석 결과까지 추적 가능성을 유지합니다.
2. 1차 조사
1차 조사는 당사 방법론의 핵심으로, 전체 인사이트의 약 80%를 차지합니다. 분석의 정확성과 깊이를 확보하기 위해 업계 관계자와 직접 소통합니다. 체계적인 인터뷰 프로그램은 지역 및 글로벌 시장을 포괄하며 최고경영진, 이사 및 분야별 전문가의 의견을 수집합니다. 이를 통해 전략, 운영 및 기술 측면의 관점을 확보하고 균형 잡힌 인사이트와 신뢰성 있는 시장 전망을 도출합니다.
3. 데이터 마이닝 및 시장 분석
데이터 마이닝은 조사 절차의 중요한 부분으로, 전체 방법론에서 약 20%를 차지합니다. 주요 기업의 매출 점유율 분석을 통해 시장 구조를 분석하고 업계 동향을 파악하며 거시경제 요인을 평가합니다. 유료 및 무료 출처에서 관련 데이터를 수집해 신뢰성 있는 데이터베이스를 구축합니다. 이 정보는 1차 조사와 시장 규모 추정을 뒷받침하도록 통합되며, 유통업체, 제조업체 및 협회 등 주요 이해관계자의 검증을 거칩니다.
4. 시장 규모 추정
당사는 상향식 접근법으로 시장 규모를 추정합니다. 1차 인터뷰를 통해 직접 확보한 기업 매출 데이터와 제조업체의 생산량, 설치 또는 도입 통계를 출발점으로 삼습니다. 이러한 자료를 지역 시장별로 합산하여 실제 산업 활동에 근거한 글로벌 시장 추정치를 산출합니다.
5. 전망 모델 및 주요 가정
모든 전망에는 다음 사항을 명시합니다.
✓ 주요 성장 동인과 예상 영향
✓ 성장 제약 요인과 영향 완화 시나리오
✓ 규제 관련 가정과 정책 변경 위험
✓ 기술 도입 곡선의 매개변수
✓ 거시경제 가정(GDP 성장률, 인플레이션, 환율)
✓ 경쟁 구도와 시장 진입·퇴출 전망
6. 검증 및 품질 보증
최종 단계에서는 분야별 전문가가 선별된 데이터를 직접 검토하여 자동화 시스템이 놓칠 수 있는 미묘한 차이와 맥락상의 오류를 파악합니다. 이러한 전문가 검토는 중요한 품질 보증 단계로서, 데이터가 조사 목적과 해당 분야의 기준에 부합하는지 확인합니다.
당사의 3중 검증 절차는 데이터의 신뢰성을 최대한 높입니다.
✓ 통계적 검증
✓ 전문가 검증
✓ 실제 시장 상황과의 대조
신뢰와 공신력
검증된 데이터 출처
업계 전문 간행물
산업 저널, 업계 간행물 및 전문 매체
산업 데이터베이스
자체 및 제3자 시장 데이터베이스
규제 관련 제출 서류
정부 조달 기록 및 정책 문서
학술 연구
대학 연구 및 전문 연구기관 보고서
기업 보고서
연례보고서, 투자자 설명자료 및 공시 서류
전문가 인터뷰
최고경영진, 조달 책임자 및 기술 전문가
GMI 아카이브
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무역 데이터
수출입 물량, HS 코드 및 통관 기록
조사 및 평가 항목
이 보고서의 모든 데이터는 1차 인터뷰, 실제 데이터를 쌓아 올리는 상향식 모델링, 엄격한 교차 검증을 통해 확인됩니다. 당사의 조사 절차 자세히 보기 →